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Consultation Accès directToute personne titulaire d'une carte de lecteur peut consulter les ouvrages et les revues dans la salle de lecture. La majorité des documents sont disponibles en accès direct et deux photocopieuses sont également à la disposition des lecteurs.Livres de la réserveEnviron 450 ouvrages sont rangés à l'accueil et sont uniquement disponibles à la consultation. La cote de rangement de ces documents se termine par le terme "Réserve". Pour les consulter, vous devez vous présenter au comptoir avec votre carte de lecteur et la référence (cote de rangement et titre).Pour vous aider à localiser les documents, nous vous invitons à consulter la rubrique "Localisation des documents". Emprunt Les étudiants et les personnes extérieures à la Faculté de droit peuvent emprunter trois ouvrages au maximum pour une soirée ou un week-end. Le prêt est renouvelable une fois, à l'accueil de la Bibliothèque ou par téléphone. Le défaut de restitution d'un ouvrage dans les délais requis entraîne le paiement d'une amende de 0.5 € par jour ouvrable et par livre. Le prêt d'ouvrages est suspendu tant que les amendes ne sont pas payées. En cas de récidive, le droit d'emprunt est suspendu jusqu'au terme de l'année académique en cours.Les membres du personnel de la Faculté de droit peuvent emprunter un nombre illimité d' ouvrages pour une durée de deux mois. La Bibliothèque se réserve néanmoins le droit de demander à tout moment la restitution des ouvrages empruntés. Le défaut de restitution d'un ouvrage dans les délais requis entraîne la suspension du droit d'emprunt.Les membres du personnel de la Faculté de droit peuvent néanmoins emprunter au maximum un ouvrage de la réserve du comptoir,  pour une durée limitée à deux jours.Certains documents ne font pas l'objet de prêt :Les périodiquesLes documents munis d'une pastille verteLes encyclopédies, dictionnaires, codes, ouvrages à feuillets mobilesLes ouvrages de la réserve (pastille rouge)Tout emprunteur est personnellement responsable des ouvrages qu'il emprunte. Il devra supporter les frais de remplacement des ouvrages qui n'auront pas été restitués.Toute personne ayant détérioré un ouvrage lors d'une consultation ou d'un emprunt devra en supporter les frais de restauration ou de remplacement.

La Bibliothèque de la Faculté de droit met à votre disposition deux photocopieurs multifonctions permettant d'effectuer des photocopies, des impressions en noir et blanc et des numérisations au format A4.

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Abstract L’apprentissage profond a révolutionné la vision par ordinateur ces dernières années et a été appliqué à de nombreux domaines. Cette thèse se concentre sur l’endoscopie médicale, où l’apprentissage profond peut aider les médecins dans de nombreuses tâches, comme la navigation dans les poumons lors d’une bronchoscopie, l’assistance à la détection des maladies pulmonaires, la détection de la maladie de Crohn à partir d’une endoscopie par capsule (PillCam), ou encore l’automatisation de la détection de polypes lors de procédures de colonoscopie.Cette thèse, intitulée From Pixels to Practice: Deep Learning for Endoscopy, étudie comment les réseaux de neurones modernes et les paradigmes d’apprentissage peuvent améliorer la compréhension visuelle en endoscopie, dans le but de contribuer à des systèmes d’aide au diagnostic (Computer-Aided Detection, CAD) intégrables dans les flux de travail cliniques.Ce travail suit une structure basée sur des articles et relie des avancées méthodologiques en modélisation géométrique et temporelle à des techniques permettant de gérer la rareté et le déséquilibre des données, ainsi qu’aux implications pratiques et cliniques de l’apprentissage profond pour la détection de tumeurs pulmonaires, tant du point de vue clinique que du point de vue des praticiens. La première partie du manuscrit fournit un socle commun à toutes les parties suivantes. Tout d’abord, nous présentons une introduction générale au domaine de l’apprentissage automatique au Chapitre 1, en expliquant des concepts tels que la classification, les fonctions de perte et les réseaux de neurones artificiels. Ensuite, le Chapitre 2 se concentre sur le domaine de l’apprentissage profond pour la vision par ordinateur, en détaillant les principales tâches de vision, le concept de réseaux de neurones convolutionnels, ResNet et U-Net. Enfin, le Chapitre 3 décrit l’imagerie médicale, avec un focus sur les scanners tomodensitométriques (CT) et l’imagerie optique. La deuxième partie de la thèse s’intéresse à l’apprentissage de représentations spatio-temporelles. Au Chapitre 4, nous utilisons des réseaux de neurones profonds combinant des caractéristiques spatiales et une récurrence temporelle pour aborder le problème de la détection de la carène bronchique, un repère anatomique qui aide les médecins à se repérer dans les poumons. En évaluant des modèles de classification (ResNet-50), de segmentation (nnU-Net) et récurrents (GRU) sur un jeu de données de bronchoscopie que nous avons créé, l’étude met en évidence les bénéfices de la combinaison d’informations issues des masques de segmentation et de caractéristiques temporelles. Le Chapitre 5 poursuit sur la tâche de segmentation en analysant dans quelle mesure des U-Net équivariants par rotation, basés sur des E(2)-CNN avec des groupes de symétrie C4, C8 et D4, peuvent améliorer les performances lorsque l’orientation des objets dans l’image est arbitraire. Ensemble, ces chapitres montrent comment la modélisation temporelle et géométrique capture des aspects complémentaires de la structure visuelle. Ils soulignent en outre que le déséquilibre et la rareté des données constituent un problème récurrent en apprentissage profond. La troisième partie étudie l’apprentissage en situation de rareté et de déséquilibre des données. Tout d’abord, le Chapitre 6 explore un pré-entraînement contrastif supervisé [1] sur de grands jeux de données endoscopiques de domaine proche (Hyper-Kvasir [2], LDPolyp [3]), transféré ensuite vers des données plus petites et spécifiques à une pathologie (Crohn-IPI [4]). Cette méthodologie donne de meilleures performances que le pré-entraînement sur ImageNet ou basé sur l’entropie croisée, ce qui met en avant la valeur de représentations contrastives spécifiques au domaine. Ensuite, le Chapitre 7 introduit leMask-Aware Cropping (MAC), une nouvelle technique d’augmentation de données qui atténue le déséquilibre au niveau des pixels en segmentation. Sur divers jeux de données présentant des régimes de déséquilibre variés (URDE [5], Kvasir-SEG [6], HAM10000 [7]), MAC améliore systématiquement les métriques Dice et IoU dans des conditions de déséquilibre extrême. Ensemble, ces méthodes forment un cadre centré sur les données pour un apprentissage efficace lorsque les annotations sont rares ou inégalement réparties. La quatrième partie de la thèse se concentre sur l’apprentissage profond au bloc opératoire. Le Chapitre 8 propose un premier modèle (ResNet-50) pour la détection visuelle du cancer du poumon en bronchoscopie, entraîné sur des données réelles, in-vivo. Le modèle dépasse les performances de médecins juniors, tout en restant inférieur à celles des experts. Ce résultat montre que les systèmes de CAD pour la détection du cancer du poumon sont prometteurs. Le Chapitre 9 prolonge ce travail en évaluant l’utilisabilité d’un système de CAD basé sur un modèle d’apprentissage profond. En combinant indices de probabilité, graphes temporels et superpositions de cartes de saillance, une évaluation multicentrique avec 10 médecins est menée. L’outil reçoit des retours favorables, avec une utilisabilité élevée (score SUS de 80,5 [8]) et une forte acceptation clinique. Au-delà de l’endoscopie, les résultats concernant l’équivariance par rotation et le déséquilibre au niveau des pixels se généralisent à d’autres domaines tels que la microscopie, la dermatologie et l’imagerie aérienne. Cela montre que les méthodes proposées sont applicables à l’apprentissage visuel sous variabilité structurée et sous contraintes de données limitées.Mots-clés : apprentissage automatique, vision par ordinateur, médecine, endoscopie, réseaux de neurones convolutionnels, segmentation, modèles récurrents, équivariance.  Jury Prof. Dumas Bruno - Université de NamurProf. Frénay Benoit - Université de NamurProf. Schobbens P-Y. - Université de NamureProf. Beuls Katrien - Université de Namur,Dr. Mertens Benjamin - Lys MédicalProf. Oramas Mogrojevo José Antonio - Université d’AnversDr. Mancas Matei - Université de Mons S'inscrire

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Fin novembre 2024, l’UNamur a accueilli le 23ème congrès de BENEVOL, un séminaire de recherche annuel qui donne la possibilité aux chercheurs internationaux de se rencontrer et de discuter de nouvelles idées, de questions importantes et de recherches de pointe dans le domaine du génie, de la maintenance et de l'évolution des logiciels.  

Venez assister aux joutes oratoires des étudiantes et étudiants sélectionnés pour la finale, votez pour le prix du public et prolongez la soirée autour d'un verre lors du drink.Cet évènement est ouvert au public.  Entrée libre.

L’Université de Stanford a publié un classement prestigieux qui met en lumière les chercheurs les plus influents dans un large éventail de domaines scientifiques. Cette liste, établie sur base de critères bibliographiques, vise à fournir un moyen normalisé d'identifier les leaders scientifiques mondiaux. Il s’agit d’un critère parmi d’autres permettant d’évaluer la qualité de la recherche scientifique. Douze chercheurs de l’Université de Namur en font partie !

La nécessité de décloisonner théorie et pratique, d’allier rigueur scientifique et réalités de terrain, de donner la parole aux jeunes, sans oublier l’importance d’élargir nos horizons grâce au formidable vecteur qu’est la culture, ont inspiré l’organisation de cet évènement unique et novateur.Au programmeJEUDI 14 novembre13h00 : accueil13h30 : contextualisation du spectacle14h00 : spectacle J.O.N.A.S. & Sofia et bord de scène (écoles etprofessionnel·les)15h30 : échange avec des acteurs/actrices de terrain19h00 : spectacle J.O.N.A.S. & Sofia et bord de scène (grand public)VENDREDI 15 novembre9h00 : conférence (1h30)Les violences intrafamiliales - Anne-Catherine Rasson et Agathe Willaume10h30 : pause11h00 : conférence (1h30)L'inceste - Emma Bourcelet, Bee Marique et Guillaume Vandermersche12h30 : pause13h30 : contextualisation du spectacle14h00 : spectacle J.O.N.A.S. & Sofia et bord de scène (écoles et professionnel·les)15h30 : échange avec des acteurs/actrices de terrain19h00 : spectacle J.O.N.A.S. & Sofia et bord de scène (grand public)Un dossier pédagogique et de présentation complet sont disponibles sur demande : evenements@unamur.be Plusieurs représentations par jour sont prévues.

Animé par la volonté d'aider les plus démunis, le Père Pedro Opeka, prêtre lazariste, consacre sa vie à améliorer les conditions de vie des populations marginalisées de Madagascar. Un engagement humanitaire fort qui s'est concrétisé par la création d'Akamasoa, une association qui offre un toit, une éducation et des soins à des milliers de Malgaches. En transformant ainsi la vie de toute une communauté, il est devenu un symbole d'espoir dans un pays en proie à la pauvreté. 

Programme et orateurs L'explication de la réforme - M. La TorrePrincipaux changements relatifs à la suppression des allocations de chômage et de leur mise en œuvre. L'obligation de standstill - S. RemouchampsAnalyse juridique et constitutionnelle de la réforme au regard du principe de non-régression.Regard judiciaire sur la réforme - M. SimonPanorama de certains points litigieux et des voies de recours possibles pour les citoyens privés de leurs droits.Droit à un RIS et/ou à l'aide sociale - A. MichelParcours d'une demande au CPAS. Inscriptions Inscription obligatoire via https://www.ajn.be (le paiement valide l'inscription).Tarif en prévente (paiement avec le 23 janvier 2026)  : 40€ (20€ pour les avocats stagiaires)Tarif normal appliqué aux paiements reçus après le 23 janvier 2026 : 50 € (25€ pour les avocats stagiaires)Gratuit pour les étudiants (encoder une adresse mail student ou envoyer une copie de la carte d'étudiant)Paiement sur le compte bancaire BE16 6301 8124 6074 - AJN AsblCommunication : "29-01-2026 + nom du participant".Demande d’accréditation en cours pour IFJ, OBFG et IJE. Informations complémentaires : ajn@unamur.be. Formulaire d'inscription